Specialisatie database ontwerp / optimalisatie

[Crazy-]

In het kader van doorontwikkeling ofwel specialisatie ben ik zoekende naar een passende, praktische opleiding/certificering gericht op database optimalisatie cq ontwerp

Mijn doel is dus een diepere kennis te krijgen in de mogelijkheden van SQL; de standaard joins, wheres, distincts ken ik wel... maar er zijn veel meer mogelijkheden cq verbetering

Ik wil me graag meer verdiepen in de optimalisatie: wanneer welke indexen, uitgebreidere queries door de kracht van SQL toe te passen

Uiteraard kan ik hierin “willekeurig” van alles gaan proberen, maar ik ga liever x dagen een training aan met een examen (goed voor de cv)

Normalisatie is niet directe noodzaak; het gaat mij echt om mijn SQL kennis een boost te geven. Applicaties sneller te maken door bewuster om te gaan met queries; betere queries te schrijven ofwel optimaliseren. Dit vloeit voort uit de praktijk: queries die de boel vertragen in complexe systemen. De basis pak ik daarin krijg ik wel weg mbv indexen en betere selects; maar ik wil graag verder

Heb al wat rond gezocht; zie zoveel verscheidene trainingen voorbij komen maar inhoudelijk niet 1,2,3 wat hier op aansluit. (Oracle of MCSA)

TLDR: welke certificering past het beste om dieper in te gaan in optimalisatie van SQL ?


Aanvullend: Ik werk voornamelijk met MySQL; aangesproken via PHP, veel gebruikmakend van Doctrine als ORM en alles volledig DDD opgezet.

[ Voor 10% gewijzigd door Crazy- op 30-05-2018 00:07 ]

[las3r]

Als je serieus wilt doorgroeien kan ik je alleen maar aanraden om de iets grotere pakketten te leren gebruiken (denk aan Sql server van Microsoft). Als je je daarin wilt gaan specialiseren heb je vele routes, van rechttoe rechtaan Sql dialect tot aan data warehouses, data vaults en dat soort zaken. Wat betreft basis in optimalisatie van databases (los van normaliseren) komt in dat soort courses ook gewoon aan bod, en deze kennis is deels (soms volledig) herbruikbaar op mysql/mariadb.

[GlowMouse]

Het boek High Performance MySQL is een aanrader.

[Qwerty-273]

Tja, ik denk dat het globale plaatje lastig wordt, dan zit je namelijk al direct eerder bij een Data Scientist studie. Al heb je natuurlijk ook de 'standaard' trainingen van een x aantal dagen in deze hoek die richten zich voornamelijk op de business kant en minder op de diepere techniek.
Daarnaast zal je toch zien dat het product specifieke trainingen worden. En daar een certificeringsplakkertje van 'expert' op omdat je dieper gaat dan standaard nodig. Je hebt dan wel het probleem dat je leert denken in de manier van product A, terwijl een algemene manier soms duidelijker is zonder technische beperkingen van een bepaald product.

[johnkeates]

Diep in een specifieke database duiken heeft maar beperkt zin om dat je kennis dan alleen maar houdbaar is zolang het pakket bestaat en er vraag naar is. Bovendien zijn er maar weinig frisse software engineers die het nog leuk vinden een database te gebruiken om software 'in' of 'op' te bouwen, als het even kan is de database gereduceerd tot een abstracte persistent store.

Met klassieke (vaak oudere) software die op Oracle of Microsoft's database draait heb je vaak nog wel dat er veel database-specifieke zaken gebruikt worden of dat integraties tussen verschillende soorten software via de database zelf lopen (en dus een beetje als bus of queue misbruikt wordt), of dat de database meer doet dan dingen opslaan en teruggeven. Stel dat je daar in terecht wil komen, dan kan het nog de moeite zijn om iets qua MS certificeringen of Oracle certificeringen te doen, of zelfs IBM, want die heeft ook wat dinosaurussen op de plank liggen. Veel oudere bedrijven zoals banken, verzekeringen en handelaren werken daar nog mee om dat dat ooit de enige oplossing was en toen om die historische reden doorgegroeid is.

Als je het wat abstracter wil hebben (op WO niveau) zou je kunnen overwegen dat algoritmen en datastructuren en wiskunde achter het optimaal opslaan en verwerken van data te gebruiken als richtpunt. Daar is nog veel te halen en ook genoeg diepgang te vinden, zonder dat je de slaaf van een of andere vendor wordt.

Een andere (reeds genoemde) richting die op komt is Data Scientist, maar dat is een recent bedachte term (qua omvang van nu) die nog niet echt een scherpe betekenis heeft (net als dat project manager wel wat betekent maar ook eigenlijk niks zegt). Dat ligt er dan vooral aan wat je wil doen: gaat het je om de implementatie of het doel? Data verwerken kan op veel manieren, maar van specifieke implementaties heb je er maar een. Zo is er meer dan een RDBMS, maar is er maar een MySQL, en een Postgres, en een DB2, en een Informix enz.

[ Voor 15% gewijzigd door johnkeates op 31-05-2018 01:39 ]